APOSTILA - EPIDEMIO

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EPIDEOMIOLOGIA CLÍNICA 
Monitoria 
 
Epidemiologia clínica: “(…) é a ciência que faz predições sobre pacientes individuais 
utilizando a contagem de eventos clínicos em grupos de pacientes semelhantes e valendo-se de 
métodos científicos sólidos para garantir que as predições sejam corretas [e com mínimos 
vieses]” (Fletcher, 2007,p. 21). 
 
I. Introdução 
 
Base conceitual da epidemiologia: 
 
• Epidemiologia descritiva: descreve o evento/estuda a distribuição dos eventos considerando 
a tríade: tempo, pessoa e lugar. Responde as questões: o que? quando? como? 
 
• Epidemiologia analítica: busca os fatores determinantes dos eventos/correlaciona o evento 
(faz associação). Responde a questão: por que? Propõe a geração de hipóteses explicativas ou 
relações de causalidade entre uma exposição e um desfecho. 
 
Conceitos iniciais: 
 
• População – é o conjunto de unidades de análise definido por uma (ou mais) característica 
em comum. 
• Amostra – subconjunto representativo, ou seja, conjunto de indivíduos retirados de uma 
população, a fim de que seu estudo possa fornecer informações importantes sobre aquela 
população. 
 
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II. Causalidade e risco 
 
A causa de uma doença ou agravo à saúde é um evento, condição, característica ou 
uma combinação desses fatores que desempenham um papel importante no desenvolvimento 
de um desfecho em saúde (Bonita, 2006, p.83); 
 
- Evento (A) que precede o desfecho (B) de forma frequente, sendo este (A) consistente em 
intensidade e magnitude; 
 
Causa suficiente X Causa necessária 
 
• Causa necessária – causa que sem a qual a doença não pode ocorrer/se desenvolver 
Ex: doenças infecciosas 
• Causa suficiente – agem em conjunto para provocar uma doença e, se tirar algum fator, a 
doença ainda assim ocorre 
 Fatores de risco que favorecem o processo de infecção e desenvolvimento da doença. 
 
• A doença pode ter uma causa necessária associada a causas suficientes. 
• Uma causa suficiente geralmente possui diversos componentes; 
• Em geral, a causa necessária é um destes componentes; 
• Nas doenças infecciosas sempre há uma causa necessária; 
• Dificilmente se conhecem todos os componentes das causas suficientes – principalmente, 
quando se discute uma doença crônica. 
 
Ex: Doze horas após um almoço de família, várias pessoas que estiveram presentes deram 
entrada na emergência de um Hospital Geral com quadro de diarréia e dor abdominal aguda. 
Alguns indivíduos manifestaram febre. Sentindo a necessidade de investigar mais sobre o 
evento, os médicos colheram informações sobre o tipo de alimentação que os pacientes 
ingeriram durante o almoço. Dentre elas, identificou-se uma sobremesa cremosa e uma salada 
de maionese e frango. Suspeitou-se, por fim, que se tratava de uma intoxicação alimentar por 
Salmonella. 
Pergunta-se: Quais são as causas necessárias e suficientes do caso? 
 
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 Logo: 
• A expressão fator de risco (RR ↑1) é utilizada para descrever fatores que estão associados ao 
risco (probabilidade) de desenvolvimento da doença, mas que não são suficientes para 
ocasioná-las; 
• A expressão fator de proteção (RR ↓1) é utilizada para descrever fatores que estão associados 
a redução do risco (/probabilidade) de desenvolvimento de determinado evento; 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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III. Estudos observacionais 
 
Em um conjunto qualquer de processos, fatos ou fenômenos, podemos identificar 2 categorias 
de propriedades: as Constantes e as Variáveis. 
 
• Constantes - são exibidas por todos os elementos do conjunto de igual forma e, na verdade, 
foram tomadas como critérios para delimitar conjuntos homogêneos a partir de elementos 
esparsos. 
• Variáveis - determinam a maneira pela qual os elementos de qualquer conjunto são diferentes 
entre si. Utilizadas para atribuir valores aos dados observados. 
 
Classificação das variáveis: 
 
 Quantitativas: Expressas em valores numéricos ou quantitativos, expressam intensidade, 
frequência, extensão, dimensão, etc. Se divide em: 
Contínuas – Características mensuráveis que assumem valores em uma escala contínua (na reta 
real), para as quais valores fracionais fazem sentido. Usualmente devem ser medidas através de 
algum instrumento. 
Ex.: peso (balança), altura (régua), tempo (relógio), pressão arterial, idade. 
Descontínuas (discretas) – características mensuráveis que podem assumir apenas um número 
finito ou infinito contável de valores e, assim, somente fazem sentido valores inteiros. 
Geralmente são o resultadode contagens. 
Ex.: número de filhos, número de bactérias por litro de leite, número de cigarros fumados por 
dia. 
 
 Qualitativas: Expressam diferenças substanciais de qualificação. Utilizadas para 
representaçãode atributos. Ex.: Sexo, local de residência, Ocupação, Raça/Cor, etc. Se 
divide em: 
Qualitativa Categórica: empregada para representar categorias ou classes. Ex: Cor dos olhos, 
sexo, etc. 
Qualitativa Ordinal: empregada nas situações em que se presume a necessidade de uma ordem, 
crescente ou decrescente dos resultados. Ex: Grau de escolaridade, categoria salarial, etc. 
 
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Tipologia dos Desenhos de Investigação em Epidemiologia: 
 
 
Tipologia dos estudos: 
 
• Estudos observacionais: Permitem que a natureza determine o seu curso: o investigador 
mede, mas não intervém sobre o objeto de pesquisa. Não há controle sobre a exposição, só 
observação. 
• Estudos experimentais: Também chamados de estudos de intervenção, envolvem a tentativa 
de controlar / mudar os determinantes de um fenômeno / doença (ex. Tratamento). – Dois 
grupos são comparados em relação ao fator (tratamento/exposição) que está sendo estudado. 
Ex.: Um grupo recebe o tratamento e o outro uma terapia alternativa ou placebo. 
 
Estudos transversais: 
 
• Os estudos transversais ou seccionais medem a prevalência de determinado agravo em 
determinado momento e, por isso, também podem ser denominados “estudos de prevalência”; 
 
• São estudos relativamente baratos e de fácil condução, por meio de um instrumental de coleta 
de dados primários; 
 
• São úteis na investigação de exposições que são características individuais fixas, tais como 
aspectos socioeconômicos; 
 
• Servem também no delineamento de perfis epidemiológicos e, com isso, nas necessidades 
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populacionais. 
 
• Respeitados os princípios de validade, este desenho possibilita a generalização de dados para 
populações similares gera hipóteses explicativas 
 
 Falácia atomística: 
 
• Consiste em conclusões / inferências extraídas de relações no nível individual, refletindo as 
relações contextuais – de nível macro. 
 
• Em se tratando de estudos “particularistas” deve-se ter cuidado para não praticar inferências 
que incorram nesta falácia; 
 
Estudos ecológicos: 
 
• Estudo no qual as unidades de observação são as populações ou grupos de pessoas, ao invés 
de indivíduos; 
 
• Estes grupos tomam a forma de uma área definida geograficamente Estado, cidade, 
setor censitário; 
 
• São estudos mais baratos e com coleta de dados mais rápida utilizam as medidas 
agregadas presentes nos sistemas de informações (ex.: Datasus, IBGE) 
 
• Servem para avaliar o papel do contexto social e ambiental na determinação da saúde - 
medidas coletadas no nível individual muitas vezes não são capazes de refletir adequadamente 
os processos que ocorrem nonível coletivo (efeitos indiretos) 
 
Exemplo: desigualdade social maior mortalidade 
 
• Servem para gerar ou testar hipóteses etiológicas explicar a ocorrência do constructo, 
levando em consideração os efeitos contextuais; 
 
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 • Possibilitam três tipos de mensurações ecológicas: 
A) Medidas agregadas: medidas resumo de observações feitas em indivíduos (% 
fumantes, renda média) 
B) Medidas ambientais: características físicas do lugar onde a população vive 
C) Medidas globais: atributos de grupos, lugares e organizações (legislação, 
desorganização social, etc) 
 
 Falácia ecológica: 
 
• Consiste em conclusões / inferências extraídas de relações no nível macro, refletindo as 
relações contextuais – de nível individual. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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IV. Estudos de coorte 
 
• Longitudinal, observacional e individuado; 
 
• Os estudos de coorte também se preocupam com as relações de risco e, por isso¸com as 
inferências causais; 
• São estudos prospectivos, onde o pesquisador seleciona um grupo de pessoas a priori 
saudáveis, classificando-os em dois subgrupos – um exposto a determinado evento e o outro 
não exposto; 
 
• O investigador acompanhará os dois subgrupos durante um período de tempo comparando o 
desenvolvimento do desfecho de interesse em ambos – caminha no tempo 
 
• Estudos prospectivos, sai da exposição no presente e investiga a possível doença (desfecho) 
no futuro; 
 
• Risco: Probabilidade de ocorrer um evento; 
 
 
 
Interpretando o Risco Relativo 
 
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• RR = 1 – Indica que a taxa de incidência da doença nos grupos de expostos e não expostos 
são idênticas indicando que não há associação observada entre exposição e doença. 
 
• RR > 1 – Indica associação positiva ou risco aumentado entre os expostos ao fator estudado 
em relação aos não expostos. 
 
• RR < 1 – Indica que há uma associação inversa ou um risco diminuído entre os expostos ao 
fator estudado é o chamado fator de proteção. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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V. Estudo do tipo Caso Controle 
 
• Observacional, longitudinal e individuado; 
 
• Este tipo de estudo se desenvolve a partir da comparação de um grupo de indivíduos com a 
presença de um fenômeno/evento com um outro grupo de referência sem a presença da 
variável desfecho; 
 
• Avaliamos a probabilidade ou chance de exposição entre casos e os não casos (controles); 
 
• A investigação parte do EFEITO para chegar às CAUSAS; 
 
• Sai do presente com a doença e investiga a exposição no passado; 
 
• Pesquisa RETTROSPECTIVA; 
 
• Odds Ratio (OR): compara a proporção de expostos entre os casos com a proporção de 
expostos entre os não casos; – sempre vê a exposição! 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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VI. Validade, confiabilidade e vieses 
 
• Validade = palavra derivada do latim “validus” = forte; 
 
• Estudo válido = estudo cujos resultados passam uma mensagem forte; 
 
• Estudo livre de erros (desenho, implementação ou análise de dados); 
 
Conceitos: 
 
• Validade interna: diz respeito ao grau no qual os resultados obtidos na amostra faz inferência 
na população que deu origem a amostra. 
 
• Validade externa: é a extensão na qual os resultados de um estudo são aplicados para pessoas 
que não participam dele. 
 
 A validade interna é necessária e mais fácil de ser alcançada mas não garante a validade 
externa. 
 
 
• Inferência estatística – o objetivo é fazer afirmações a partir de um conjunto de valores 
representativo (amostra) sobre um universo (população), assume-se que a população é muito 
maior do que o conjunto de dados observados, a amostra. 
 
 
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Validade X Confiabilidade: 
 
• Validade: “O que foi medido é o que realmente se pretendia medir?” – PRECISO 
 
• Confiabilidade: “A medida pode ser reproduzida por outras pessoas?” – REPRODUTÍVEL 
Exemplo de confiabilidade: Se utilizarmos o mesmo instrumento em um mesmo paciente, 
excluídas as condições de variações de uma segunda medição, obteríamos o mesmo resultado, 
mesmo com examinadores diferentes – reprodutibilidade/ confiabilidade 
 
• Uma medida por ser confiável, mas não ser válida. 
 
• Ela também pode ser válida, mas não ser confiável. 
 
 
 
Acaso X Viés: 
 
• Acaso (erro aleatório): não interfere na medida final – desvia a média bidireccionalmente; 
 
 Quanto maior a amostra, menor será o efeito da variação aleatória (acaso), e a medida será 
mais próxima da verdadeira. - Ou seja, para reduzir o acaso, eu aumento a amostra! 
 
• Viés (erro sistemático): desvia a média unidirecionalmente, interferindo no resultado. Está 
associado ao método e não a amostra! 
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 Os erros derivados de um viés não desaparecem com o aumento do tamanho da 
amostra! 
 
KAPPA: 
 
• É um teste de concordância INTER e INTRA-observadores (ou integridade) amplamente 
utilizado, que corrige por concordância o acaso. 
• Trata-se de um método estatístico para avaliar o nível de concordância ou reprodutibilidade 
entre dois conjuntos de dados. 
 
• É considerado uma dado conservador, portanto, sempre que possível deve ser utilizado. 
 
• É bastante utilizado para avaliar a reprodutibilidade de questionários em fase de validação. 
 
• O Teste Kappa, é um teste conservador, muitas vezes optase por reportar o Erro Padrão do 
mesmo. 
 
• Para situações raras de acontecer (ou patologias raras) o teste Kappa tende a subestimar o 
nível de concordância. 
 
 
 
 
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•Kappa expressa a extensão pela qual a concordância observada excede a que seria esperada 
pelo acaso (numerador), relativo ao que os observadores poderiam esperar em melhorar suas 
concordâncias (denominador); 
 
• Landis e Koch (1977) classificam os diferentes níveis de concordância (ou reprodutibilidade) 
conforme mostra tabela a seguir: 
 
 
Tipos de vieses 
 
• Viés de seleção: relacionado a forma como os sujeitos foram selecionados. A medida de 
associação estimada no estudo está distorcida devido ao modo pelo qual os indivíduos são 
selecionados para compor a população de estudo 
 
• Viés de informação: relacionado a forma como a informação foi coletada. A medida de 
associação estimada no estudo está distorcida devido a erros na forma como a informação sobre 
a exposição e/ou doença é obtida. 
 
• Confundimento ou Situação de Confusão: ocorre quando parte do efeito observado de um 
fator de exposição resulta da presença de uma ou mais variáveis, que estão relacionadas tanto 
com a doença sob estudo quanto com a exposição de interesse na base populacional. Esta(s) 
variável(is) é(são) denominada(s) variável(is) de confundimento, confundidora(s), ou de 
confusão. A situação de confusão ocorre devido a uma inerente falta de comparabilidade entre 
populações expostas e não-expostas no que diz respeito aos riscos de adoecer. 
 
Os seis pilares na sequência de construção de um estudo epidemiológico: 
 
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• Validade conceitual: modelo teórico é o primeiro recorte da realidade e tem o objetivo de 
representar o que se pretende dela extrair. A partir da sua construção, o pesquisador organiza 
suas idéias em relação ao processo de causação ou determinação da doença/agravo. Além disso, 
o modelotorna coerentes as indagações de pesquisa, interpretação dos dados e, em última 
instância, o direcionamento dos achados, identificando os interlocutores precípuos que deles 
usufruirão. 
 
• Validade operacional: estabelecimento de pontes entre o conhecimento empírico 
(conhecimento adquirido através da observação. É uma forma de conhecimento resultante do 
senso comum, por vezes baseado na experiência, sem necessidade de comprovação científica) 
e o quadro teórico (está diretamente relacionado com a pesquisa e, portanto, com a ciência) 
busca e decisão sobre o instrumental (metodológico/aferição). 
 
- Consiste na redução do modelo teórico para o operacional, consistindo em: 
 
1. Escolha do instrumental para captação dos constructos; 
2. Uma dimensão Um ou MAIS instrumentos 
3. Avaliação da adequação dos instrumentos; OU 
4. Elaboração de um novo instrumental Pesquisadores experientes Adaptação transcultural 
Avaliação das propriedades psicométrica 
 
• Validade de domínio: Identificação do contexto do estudo Abrangência inferencial (usam 
uma amostra aleatória dos dados coletados de uma população para descrever e fazer 
inferências sobre a população. As estatísticas inferenciais são valiosas quando não é 
conveniente ou possível examinar cada membro de uma população inteira). 
 
- Estudos Particularistas x Abstratos: nos estudos "particularistas", as relações de ocorrência 
se restringem a uma população específica, ou seja, os resultados da pesquisa não se prestam 
a generalizações. O domínio do estudo é restrito a priori e a base é formada levando isto em 
consideração. No desenho de estudos "abstratos", a população fonte das informações está 
sendo utilizada apenas para captar as relações de ocorrência em geral e não as relações 
específicas àqueles indivíduos do estudo ou à população que estes representam. Neste tipo de 
investigação, o domínio do estudo transcende a população fonte. 
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• Validade de comparação: pressupõe-se que haja validade de comparação quando o grupo de 
não expostos tiver a capacidade de predizer o que teria ocorrido com os expostos, caso estes 
não fossem expostos. Esta visão assume explicitamente o preceito contrafactual de 
intercambialidade dos grupos de exposição. 
 
Podemos encontrar: 
 
Viés de seleção 
- Também denominado de viés de amostragem; 
-Um erro no instante da seleção poderá trazer resultados enviesados e, por vezes, anular a 
consistência dos dados. 
 
Exemplos: 
 
• Viés da Operação de Amostragem: quando a amostragem pode resultar em uma amostra não-
representativa (ex. cadastro da unidade) ou tamanho da amostra insuficiente; 
 
• Viés de Auto-seleção: vários motivos fazem com que pessoas se coloquem a disposição para 
serem incluídas na investigação (“viés do voluntariado” ou “viés do trabalhador sadio”); 
 
• Viés das Perdas: ocorrência de substancial proporção de perdas por morte, não-respostas, 
mudança de endereço, desinteresse, falta de registros adequados, entre outros motivos de 
abandono, com maior frequência em um dos estratos 
 
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• Viés de Hospitalização (ou de Berkson): ocorre quando uma população de um hospital ou 
instituição de saúde pode diferir da população em geral ou de um grupo controle 
(socioeconômica, patologias privilegiadas). 
 
• Viés de Afiliação: pode ocorrer quando são escolhidos para estudo grupos de pessoas com 
nível de saúde diferente da população em geral: atletas, profissionais selecionados com exames 
pré-admissionais (viés do “trabalhador sadio”) 
 
• Viés de informação: processo de coleta das informações (aferição). 
Podemos encontrar: 
 
Viés de Aferição / Informação / Observação 
 
• Viés do Observador: ocorre quando há diferenças sistemáticas na coleta de dados, imputadas 
ao observador, como: procedimentos de entrevistas e de exame não padronizados, registro de 
dados incompletos. 
 
• Viés da Suspeita Diagnóstica: distorção que ocorre quando se sabe ou se suspeita do 
verdadeiro estado do indivíduo observado. (coorte: procura-se mais a doença nos expostos; 
caso-controle: procura-se mais exposição nos casos) 
 
• Viés do Instrumento de Coleta de Dados: um instrumento inadequado ou defeituoso confere 
aos dados coletados valores mais altos ou mais baixos, produzindo um quadro distorcido da 
realidade. 
 
• Viés da forma de Detecção: ocorre em estudos comparativos quando no grupo de estudo é 
utilizado um instrumento de aferição e no grupo controle um outro instrumento. (diagn. 
hospitalar X comunidade) 
 
• Viés de Recordação (ou de Memória): ocorre em estudos que obtém dados retrospectivamente, 
onde os indivíduos com a doença tem mais facilidade de recordar situações de exposição. (uso 
 
 
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• Viés de Falsa-Resposta (ou Não-Aceitação): ocorre quando indivíduos negam condições 
embaraçosas ou “invasivas” (drogadição, violência familiar) 
 
• Validade de especificação do modelo estatístico: processamento e análise dos dados. 
 
IMPORTANTE: 
 
Lidando com o Confundimento 
• Ele ocorre devido a não comparabilidade entre os grupos exposto e não exposto em relação 
ao risco de adoecer (rompe com a teoria contrafactual). 
• Outros fatores de risco que não o estudado podem estar presentes em um dos grupos, tornando-
os não comparáveis. 
 
 Estratégias para lidar com o Confundimento 
 
• Estratégias preventivas (controle no desenho): 
 
– Randomização: seleção aleatória. Tendência a balancear variáveis de confusão conhecidas e 
desconhecidas! (especialmente em grandes casuísticas) 
 
– Restrição: critérios de exclusão. Limitar a população a uma categoria/nível da variável de 
confusão. 
 
– Pareamento: estratégia de seleção de participantes de forma a garantir que a distribuição da 
potencial variável de confundimento tenha distribuição similar nos grupos de comparação. 
Introduz automaticamente um Viés de Seleção. 
 
 Estratégias analíticas (Controle na Análise dos Resultados): 
 
– Estratificação: compara-se o valor da medida de efeito de interesse (p.ex., o odds ratio) 
levando-se em consideração o potencial fator de confundimento (odds ratio ajustado) em cada 
estrato da variável de confusão. Se diferentes, há confundimento. 
 
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– Análise multivariada: os possíveis fatores de confusão devem ser listados, com base na 
revisão da literatura, no modelo teórico e no modelo de análise. Deve-se testar então a 
associação entre cada fator e a exposição e a doença. 
 Se houver qualquer indício de associação (digamos, p<0,20 ou RR>1,5) com a 
exposição e também com a doença, o fator deve ser considerado como suspeito e incluído na 
análise multivariada. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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VII. Testes diagnósticos 
 
• Diagnóstico: processo de decisão clínica baseado de forma consciente, ou não, em uma 
probabilidade de se estabelecer o fenômeno de ocorrênca; 
 
• Neste sentido, é fácil perceber que o estabelecimento de um diagnóstico é um processo, muitas 
das vezes, imperfeito. Ele resulta em uma probabilidade, ao invés de uma certeza de se estar 
correto; 
 
• Testes diagnósticos podem expressar os seguintes resultados: 
 
 
Acurácia: 
 
• É a proporção de acertos (verdadeiros positivos e verdadeiros negativos) em relação a 
amostra estudada. 
 
 
Classificação: 
Muito alta: ≥ 0,90 
Alta: 0,70 ≤ Ac <0,90 
Moderada: 0,50 ≤ Ac < 0,70 
Baixa: < 0,50 
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Padrão-ouro:• Padrão-ouro ou padrão de acurácia ou ainda padrão de referência. É o teste que traz uma 
indicação mais sólida da verdade sobre a doença – presença ou ausência 
Ex: estudos anatomopatológicos. 
 
• A escolha de um outro teste que não seja o padrão-ouro é realizado seguindo alguns critérios 
fundamentais: 
 
– Menor custo; 
– Menor invasão; 
– Conveniência pela simplicidade; 
– Balanceamento entre os riscos de erro de classificação e os benefícios. 
 
Sensibilidade e especificidade: 
 
• Sensibilidade: proporção de pessoas com a doença e que têm um teste positivo. 
 Capacidade do teste em captar os positivos entre os doentes. 
 Um teste altamente sensível dificilmente deixará de identificar indivíduos que realmente 
tem a doença. 
 
• Especificidade: proporção de indivíduos sem a doença que têm um teste negativo 
 Capacidade do teste em captar os negativos entre os não doentes. 
 
 
 
 
 
S E 
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• Testes sensíveis são úteis nos estágios iniciais de um processo diagnóstico, quando diversas 
possibilidades podem ser consideradas. Geralmente são mais baratos, mais simples e com 
menos riscos para o paciente (são testes de rastreamento/Screening); - RASTREAMENTO! 
 
• Testes específicos são úteis para “confirmar” um diagnóstico que tenha sido sugerido por 
outros dados. Um teste específico raramente acusará positividade na ausência da doença. – 
CONFIRMAÇÃO DE DIAGNÓSTICO! 
 
• A Sensibilidade e a Especificadade sofrem um contrabalanço. Geralmente (mas, nem sempre): 
↑S ↓E e ↓S ↑E 
 
• Para o clínico, o dilema é determinar se o paciente tem ou não a doença, dados os resultados 
de um teste. 
 
• Neste caso, utiliza-se os resultados dos valores preditivos. 
 
Valor Preditivo: 
 
• O Valor Preditivo responde à pergunta: “se o resultado do teste do paciente for positivo (ou 
negativo), qual é a probabilidade dele ter (ou não ter) a doença? 
 
• Valor Preditivo Positivo (VPP): é a probabilidade de ter a doença em um paciente com um 
resultado positivo (anormal) do teste; 
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• Valor Preditivo Negativo (VPN): é a probabilidade de não ter a doença em um paciente com 
um resultado negativo (normal) do teste; 
 
 
 
 
• O VPP indica o quanto o clínico pode ficar mais confiante que um resultado positivo 
confirme a doença. Geralmente é influenciado pela especificidade. 
 
• O VPN indica o quanto o clínico pode ficar mais confiante de que um resultado negativo 
possa descartar a doença investigada. 
 
• O Valor Preditivo é determinado pela sensibilidade e especificidade do teste e pela 
prevalência da doença na população testada. 
 
Valor Preditivo e suas relações com a prevalência: 
 
• Quanto menor a prevalência do evento, menor será o VPP e maior será o VPN; 
 
• Quanto maior a prevalência, maior será o VPP e menor será o VPN; 
 
• Portanto, quanto maior o conhecimento da doença e também dos riscos aos quais o sujeito 
está exposto, maior será a probabilidade de acertos no uso de um teste, principalmente, no 
diagnóstico! IMPORTÂNCIA DA SEMIOLOGIA! 
 
 
VPP 
VPN 
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VIII. Ensaio Clínico 
 
• Estudo experimental, ou seja, estudos em que o pesquisador manipula o fator de intervenção. 
 
• São experimentos epidemiológicos que tem por objetivo investigar os efeitos de uma 
intervenção; 
 
• Os indivíduos são selecionados e alocados em dois grupos comparáveis, a saber: 
– a. Grupo da intervenção (ou nova intervenção); 
– b. Grupo dos controles (placebo ou padrão ouro). 
 
• Feito isso, ambos os grupos são avaliados e os desfechos comparados. 
 
Fases dos Estudos de Intervenção: 
 
Fase I. Farmacologia clínica e toxicidade (Estudos de segurança) 
Objetivo: Avaliar a segurança da droga. Determinar o metabolismo e identificar a Dose 
Máxima Tolerada (DMT). 
População: voluntários sadios ou pacientes. 
 Avalia a segurança. 
 
 
Fase II. - Investigação clínica inicial (Estudos pequenos) 
Objetivo: O medicamento em investigação é administrado a um número maior de pessoas que 
apresentam uma doença ou condição em particular para avaliar adicionalmente a sua segurança 
e frequentemente para avaliar a sua eficácia. 
População: Voluntários doentes 
 Avalia a segurança e a eficácia. 
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Fase III. Avaliação do tratamento em larga escala (Ensaio clínico randomizado) 
Objetivo: Um número grande de pessoas com a doença ou condição apropriada participam 
desses estudos. O medicamento em investigação passa por testes adicionais para determinar a 
sua segurança e a sua eficácia, monitorar efeitos colaterais indesejáveis e compará-lo aos 
tratamentos comumente usados ou a um placebo. 
População: Estudo de grande porte. 
 Expõe o indivíduo ao experimento. 
 Avalia a segurança, eficácia e os efeitos colaterais. 
 
Fase IV. Vigilância pós-aprovação (pós-comercialização) 
Objetivo: Efeitos adversos, raros ou a longo prazo. São os estudos realizados depois que um 
medicamento se torna disponível para prescrição, com a intenção de se obter informações 
adicionais sobre os riscos, os benefícios e o uso de um medicamento. 
 Precisa aumentar a amostra para identificar os efeitos raros e longo prazo. 
 
Alocação ao tratamento: 
 
• O processo de randomização tem por objetivo alocar os pacientes nos grupos de tratamento 
com maior segurança de comparação em relação aos fatores de risco ou de prognóstico – tanto 
aqueles conhecidos quanto os desconhecidos. – É UMA MEDIDA DE CONTROLE! 
 
• A probabilidade de produzir grupos comparáveis aumenta com o tamanho da amostra!!! 
 
Principais formar de randomização: 
 
• Simples: a mais empregada, na qual os participantes são colocados diretamente nos grupos 
de estudo e controle, sem etapas intermediárias. Por exemplo, com o uso de uma tabela de 
números aleatórios, os ímpares vão para o tratamento e os pares para o controle. 
 
• Blocos: caracteriza-se pela formação de blocos de número fixo de indivíduos, de igual 
tamanho, dentro dos quais são distribuídos os tratamentos em questão, bloco por bloco, até que 
termine o processo de alocação dos participantes da pesquisa. 
 
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• Pareada: inicialmente são formados pares de participantes e a alocação aleatória é feita no 
interior do par, de tal forma que um indivíduo receba o tratamento em estudo e o outro o 
controle. 
 
• Estratificada: são formados inicialmente estratos e a alocação aleatória é feita dentro de cada 
estrato. Ex.: hospital, gravidade da doença, sexo, idade, etc. – Subgrupos dentro daquele grupo. 
 
• Por minimização: usa-se inicialmente a randomização simples; após alguns indivíduos terem 
sido alocados, as características dos grupos são analisadas e os cálculos são refeitos à medida 
que novos participantes são recrutados, os quais serão colocados em um dos grupos de modo a 
diminuir as diferenças porventura detectadas ou para manter o equilíbrio já alcançado. 
 
Outras medidas de controle: 
 
• Mascaramento / Cegamento: objetivo de reduzir os vieses de aferição; – não sabe o que está 
tomando. Pode ser duplo cego ou triplo cego. 
 
• Uso de placebo* 
 
• Ensaios tipo cruzados (crossover trials): o mesmo indivíduo participa do grupo de 
intervenção e do grupo controle em momentos diferentes. – Em um momento faz o uso do 
placebo e em outro utiliza o medicamento em teste. 
 
Medidas de efeito: 
 
27 
 
Interpretando as medidas de efeito: 
 
• Risco Relativo (RR): Trata-se de um efeito de proteção/risco. O riscodo grupo tratado 
equivaleu a ____ % do risco do grupo controle. 
 
• Redução Relativa do Risco (RRR) – (Eficácia): A intervenção reduziu em ____ % o número 
de desfechos em relação ao grupo controle. 
 
• Redução Absoluta do Risco (RAR): A intervenção reduziu em ____ % a ocorrência do 
desfecho em relação a todos os indivíduos submetidos à intervenção. 
 
• Número Necessário para tratar (NNT): É necessário tratar ____ indivíduos para se ter 1 
melhora. (ou outro evento positivo) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
28 
 
IX. Ensaios Comunitários: 
 
Programas de Intervenção em Saúde Pública e a conceituação dos estudos: 
 
1. Programas de intervenção em saúde pública: iniciativas que visam modificar uma 
determinada situação de saúde; 
– Características dos programas: preventivos ou curativos; 
– Diferentes tipos de intervenção: produto biológico, modificações ambientais e programas 
educativos; 
 
2. Ensaios comunitários: são experimentos em que aglomerados de indivíduos são alocados 
às intervenções; 
 
 
• Nos eventos dependentes existem dois tipos de efeitos (ex. vacinas): 
 
- Efeitos diretos: efeitos protetores sobre o indivíduo que recebe a vacina; 
 
- Efeitos indiretos: decorrentes da alteração no nível de transmissão do agente infeccioso na 
população em função de um programa (Herd Immunity); 
 
Razões de uso: 
 
• A própria natureza da intervenção requer implementação em nível comunitários; 
• Conveniência operacional; 
29 
 
• Considerações éticas; 
• Aumento da adesão; 
• Evitar contaminação entre os grupos de intervenção; 
• Estimar os efeitos indiretos da intervenção. 
 
Vantagens: 
 
• Permite estimar efeitos diretos, indiretos e totais das intervenções; 
• Avalia efetividade de intervenções no contexto real; 
• Desenho fatorial para avaliar interação entre as intervenções. 
 
Limitações: 
 
• Não é o método de escolha para avaliar eficácia; 
• Problemas de generalização; 
• Aspectos metodológicos ainda em desenvolvimento; 
• Contaminação / dependência espacial; 
• Problemas éticos. 
 
Exemplo de desenho do Estudo: 
 
 • Objetivo: avaliar se a utilização de colares impreganos com inseticida em cães protege 
crianças de infecção por Leishmania chagasi; 
 
• Métodos: 18 vilas foram pareadas segunda prevalência de infecção préintervenção e alocadas 
aleatoriamente para receber: 
1) colar impregnado a serem colocados em cães; 
2) Nenhuma intervenção. 
 
• Desfechos: 
1) Soroconversão das crianças >1 ano (OR 0.57) 
2) Conversão do teste de Montenegro (OR 0.66) 
3) Soroconversão canina (OR 0.46)